[发明专利]一种基于深度学习的时变OFDM系统信号检测方法有效
| 申请号： | 202010481654.6 | 申请日： | 2020-06-01 |
| 公开（公告）号： | CN111669344B | 公开（公告）日： | 2022-01-07 |
| 发明（设计）人： | 姚如贵;王圣尧;秦倩楠;徐娟;左晓亚 | 申请（专利权）人： | 西北工业大学 |
| 主分类号： | H04L25/02 | 分类号： | H04L25/02;H04L27/26;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西北工业大学专利中心 61204 | 代理人： | 金凤 |
| 地址： | 710072 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于深度学习的时变OFDM系统信号检测方法，生成信号检测网络模型输入数据集，构建一个信号检测网络模型，在网络训练前需预设好训练和测试参数，采用在线生成训练数据和测试数据的方式训练网络，测试数据喂入信号检测网络，信号检测网络模型根据喂入的特征向量，产生预测出的发送数据比特，与真实的发送数据比特进行对比，测试网络当前的性能。本发明于针对快速时变OFDM系统，结合深度学习方法，利用循环神经网络处理时间序列的优势，简化了接收机架构，成功实现信号的解调，改进了快速时变OFDM系统中的信号检测性能，本发明有效减小了系统实现复杂度，同时也提升了系统整体的误比特率性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 ofdm 系统 信号 检测 方法 | ||
【主权项】：
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